الباقة المجانية تحليل حجم العينة والقوة آلة حاسبة للباحثين
حدد العدد الدقيق للمشاركين اللازمين لإجراء دراسات ذات مصداقية إحصائية. تستخدم حاسبة حجم العينة وتحليل القوة الإحصائية المجانية لدينا صيغًا معتمدة من برنامج G*Power وطرقًا موصى بها من PubMed و Cochrane.
الاختبارات المدعومة
حاسبة حجم العينة من Editverse
أداة مجانية للبحوث الطبية- اختر تصميم دراستك من القائمة المنسدلة
- أدخل حجم التأثير المتوقع أو معلمات المجموعة
- اضبط معدل الانسحاب إذا كان من المحتمل أن يغادر المشاركون الدراسة
- انقر على "حساب" لمعرفة حجم العينة المطلوب
نصيحة: مرر مؤشر الماوس فوق أيقونات (؟) للحصول على شروحات مفصلة لكل معلمة.
كيفية الاستخدام: اختر الاختبار الإحصائي الخاص بك
اختر الاختبار المناسب بناءً على تصميم دراستك ونوع البيانات
اختبارات مقارنة المتوسطات
اختبار T للعينتين
متى يُستخدم: لمقارنة المتوسطات بين مجموعتين مستقلتين
القيم النمطية:
- ضغط الدم: متوسط الفرق =
5-10مليمتر زئبق، الانحراف المعياري =12-15 - HbA1c: متوسط الفرق =
0.5-1.0%، الانحراف المعياري =1.2-1.5
اختبار T المقترن
متى يُستخدم: قياسات قبل/بعد على نفس الأشخاص
القيم النمطية:
- درجة الألم: متوسط الفرق =
2، الانحراف المعياري للفرق =3 - ضغط الدم بعد العلاج: متوسط الفرق =
10مليمتر زئبق، الانحراف المعياري =12
اختبار T لعينة واحدة
متى يُستخدم: قارن متوسط العينة بالمرجع المعروف
القيم النمطية:
- المرجع =
100المتوقع =105، SD =15
تحليل التباين (3 مجموعات فأكثر)
متى يُستخدم: عند مقارنة المتوسطات عبر 3 مجموعات أو أكثر
حجم التأثير (معامل كوهين f):
- صغير:
0.10| متوسط:0.25| كبير:0.40
اختبارات لمقارنة النسب
نسبتان (اختبار مربع كاي)
متى يُستخدم: مقارنة المعدلات بين مجموعتين
القيم النمطية:
- الاستجابة: التحكم =
30%العلاج =50% - الآثار الجانبية: الدواء أ =
15%، الدواء ب =8%
نسبة واحدة
متى يُستخدم: قارن المعدل المُلاحظ بالقيمة المعروفة
القيم النمطية:
- تاريخي =
20%المتوقع =12%
تصميمات التجارب السريرية
محاكمة التفوق
متى يُستخدم: لإثبات أن العلاج الجديد أفضل من العلاج المُستخدم كعلاج مُقارنة.
- متوسط الفرق =
10، SD =20
تجربة عدم الدونية
متى يُستخدم: لإثبات أن العلاج الجديد ليس أسوأ
- الهامش =
-10%(مقبول سريريًا)
تجربة التكافؤ
متى يُستخدم: لإثبات تساوي العلاجات (التكافؤ الحيوي)
- الهامش =
±20%or±15%
تحليل البقاء على قيد الحياة
اختبار رتبة السجل
متى يُستخدم: تحليل الوقت حتى وقوع الحدث
- معدل البقاء على قيد الحياة الإجمالي: نسبة المخاطر =
0.75معدل الحدث =30% - بدون تطور: معدل ضربات القلب =
0.65معدل الحدث =50%
الارتباط والانحدار
ارتباط
قوة الارتباط (r):
- صغير:
0.10| متوسط:0.30| كبير:0.50
الانحدار الخطي
حجم التأثير (R²):
- صغير:
0.10| متوسط:0.25| كبير:0.40
الانحدار اللوجستي
القاعدة: 10-20 حدثًا لكل مُتنبئ
الدراسات التشخيصية
الحساسية/النوعية
- الفحص: الحساسية =
90%الدقة =±5% - التأكيد: الخصوصية =
95%الدقة =±3%
منحنى ROC (AUC)
- AUC
0.50= عشوائي |0.70-0.80= مقبول |>0.80=ممتاز
كيف نقارن: Editverse مقابل الآلات الحاسبة الأخرى
تعرّف على الأسباب التي تجعل الباحثين يختارون Editverse لتحليل القدرة الإحصائية.
| الميزات | إديتوفيرس | ز * الطاقة | طاقة PS | أوبن إبي | ظرف مغلق |
|---|---|---|---|---|---|
| السعر | ✓ مجاني | الباقة المجانية | الباقة المجانية | الباقة المجانية | فريميوم |
| المنظومة | ✓ عبر الإنترنت (بدون تنزيل) | سطح المكتب فقط | سطح المكتب فقط | شبكة | شبكة |
| المحمول ودية | ✓ نعم | ✗ لا | ✗ لا | محدود | محدود |
| تصميمات التجارب السريرية | ✓ جميع الأنواع الثلاثة | محدود | نعم | ✗ لا | نعم |
| تحليل البقاء على قيد الحياة | ✓ رتبة السجل | نعم | نعم | ✗ لا | محدود |
| المخططات التفاعلية | ✓ نعم | نعم | ✗ لا | ✗ لا | ✗ لا |
| تقارير النشر | ✓ نعم | ✗ لا | ✗ لا | ✗ لا | ✗ لا |
| تعديل نظام إزالة التسرب | ✓ مدمج | يدوي | يدوي | ✗ لا | نعم |
| ROC/AUC | ✓ نعم | ✗ لا | ✗ لا | ✗ لا | ✗ لا |
| التسجيل: | ✓ غير مطلوب | لا | لا | لا | بعض الميزات |
كيفية الاستشهاد بهذه الآلة الحاسبة
استخدم هذه التنسيقات لقسم المنهجية، وطلبات الأخلاقيات، والمنشورات.
📝 داخل النص (قسم الأساليب)
تم حساب حجم العينة باستخدام حاسبة حجم العينة Editverse (Editverse، 2025)، وهي أداة تحليل قوة إحصائية معتمدة عبر الإنترنت للبحوث الطبية.
📚 الطبعة السابعة من دليل APA
Editverse. (2025). حاسبة حجم العينة من Editverse [أداة عبر الإنترنت]. https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/
📖 فانكوفر/ICMJE
Editverse. حاسبة حجم العينة من Editverse [إنترنت]. 2025 [تم الاطلاع بتاريخ 6 يناير 2025]. متاح على الرابط التالي: https://editverse.com/free-sample-size-calculator-power-analysis-tool-for-researchers/
🔬 مثال كامل للمنهجية
حساب حجم العينة: تم تحديد حجم العينة المطلوب باستخدام حاسبة حجم العينة من Editverse (https://editverse.com). بناءً على اختبار t لعينتين مستقلتين بمستوى دلالة إحصائية α = 0.05، وقوة إحصائية 80%، وفرق متوسط قدره 10 وحدات، وانحراف معياري قدره 25 وحدة، تم حساب 78 مشاركًا لكل مجموعة (156 مشاركًا إجمالًا). مع الأخذ في الاعتبار نسبة انسحاب متوقعة قدرها 20%، خططنا لتسجيل 196 مشاركًا إجمالًا.
💡 نصائح للجان الأخلاقيات وطلبات المنح
- تبرير حجم التأثير: بيانات تجريبية مرجعية أو أدبيات منشورة
- شرح ألفا والقوة: المعيار هو α=0.05، الطاقة=80%
- مراعاة حالات التسرب من الدراسة: استخدم شريط التمرير المدمج الخاص بنا
- تضمين المعلمات: يرغب المراجعون في التحقق من أرقامك
- استخدم ميزة التقرير: أنشئ نصًا جاهزًا للنشر بنقرة واحدة
حاسبة تحليل الطاقة للدراسات البحثية
يُستخدم تحليل القدرة الإحصائية لتقدير الحد الأدنى لحجم العينة اللازم للكشف عن تأثير ذي دلالة إحصائية، مع التحكم في احتمالية الخطأ من النوع الأول والخطأ من النوع الثاني. يحدث الخطأ من النوع الأول (النتيجة الإيجابية الخاطئة) عندما تستنتج الدراسة وجود تأثير بشكل خاطئ؛ بينما يحدث الخطأ من النوع الثاني (النتيجة السلبية الخاطئة) عندما لا يتم اكتشاف تأثير حقيقي. تستهدف معظم الدراسات الطبية الحيوية والسريرية قدرة إحصائية بنسبة 80% (1-β = 0.80) عند مستوى دلالة إحصائية α = 0.05.
باستخدام حاسبة تحليل القدرة الإحصائية هذه، يُحدد الباحثون حجم التأثير المتوقع، ومستوى الدلالة الإحصائية، والقدرة الإحصائية المطلوبة، وتصميم الدراسة. ثم تُعيد الحاسبة حجم العينة المطلوب. يضمن إجراء تحليل القدرة الإحصائية قبل جمع البيانات ألا تكون الدراسة ضعيفة القدرة - مما يُعرّضها لخطر الحصول على نتيجة سلبية خاطئة - أو كبيرة الحجم بشكل غير ضروري، مما يُهدر الموارد ويُثير مخاوف أخلاقية بشأن تجنيد مشاركين غير ضروريين.
يمكن استخلاص أحجام التأثير من بيانات تجريبية، أو من الدراسات المنشورة، أو من الحد الأدنى للفرق ذي الأهمية السريرية. وتُوفّر معايير كوهين (صغير: d = 0.2، متوسط: d = 0.5، كبير: d = 0.8 لاختبارات t؛ f = 0.10/0.25/0.40 لتحليل التباين) نقطة انطلاق عند عدم وجود بيانات سابقة.
تشغيل تحليل الطاقة ↑حاسبة حجم العينة للتجارب السريرية
تتطلب التجارب السريرية حسابًا دقيقًا لحجم العينة قبل بدء عملية التجنيد. قد تفشل التجارب ذات القدرة الإحصائية المنخفضة في رصد الفروقات الحقيقية بين العلاجات، بينما تُعرّض التجارب ذات الحجم الكبير عددًا أكبر من المشاركين للظروف التجريبية أكثر من اللازم. تشترط لجان الأخلاقيات وهيئات التمويل حسابًا واضحًا ومُبررًا لحجم العينة كجزء من الموافقة على البروتوكول.
تدعم هذه الآلة الحاسبة ثلاثة تصاميم أساسية للتجارب السريرية. تختبر تجارب التفوق ما إذا كان العلاج الجديد أفضل من العلاج المرجعي؛ وتتضمن المدخلات المطلوبة متوسط الفرق المتوقع، والانحراف المعياري، ومستوى الدلالة الإحصائية، والقوة الإحصائية المطلوبة. أما تجارب عدم الدونية فتختبر ما إذا كان العلاج الجديد أقل فعالية بشكل غير مقبول من العلاج المرجعي المعتمد؛ والمعيار الإضافي الرئيسي هو هامش عدم الدونية. بينما تختبر تجارب التكافؤ ما إذا كان علاجان يُنتجان التأثير نفسه ضمن نطاق محدد.
بالنسبة للتجارب السريرية القائمة على البقاء على قيد الحياة، تستخدم الآلة الحاسبة صيغة اختبار الرتبة اللوغاريتمية، والتي تتطلب نسبة المخاطر المتوقعة ومعدل الأحداث ومدة المتابعة.
المدخلات الرئيسية لحسابات التجارب السريرية
- الفرق المتوقع في العلاج أو نسبة المخاطر
- الانحراف المعياري (للنتائج المستمرة)
- مستوى الأهمية: عادةً
α = 0.05 - القوة الإحصائية: عادةً
80%or90% - نسبة التخصيص (على سبيل المثال،
1:1or2:1) - هامش عدم الدونية أو التكافؤ (إن وجد)
- معدل التسرب المتوقع (استخدم شريط تمرير التسرب المدمج)
حاسبة حجم عينة الانتشار
يُستخدم حساب حجم العينة بناءً على الانتشار في الدراسات المقطعية والوبائية، حيث يكون الهدف الأساسي هو تقدير نسبة السكان الذين يعانون من حالة أو تعرض أو سمة معينة. وعلى عكس الدراسات المقارنة، لا تختبر هذه التصاميم فرضية بين المجموعات، بل تُقدّر معلمة سكانية بمستوى دقة محدد.
يعتمد حجم العينة المطلوب لدراسة الانتشار على الانتشار المتوقع (p)، وهامش الخطأ المقبول (d)، ومستوى الثقة (عادةً 95%، ما يعادل Z = 1.96). عندما يكون مجتمع الدراسة محدودًا وصغيرًا نسبيًا، فإن معامل تصحيح محدودية المجتمع يقلل من حجم العينة المطلوب.
باستخدام خيار "النسبة الفردية" في الآلة الحاسبة، يستطيع الباحثون نمذجة دراسات الانتشار مباشرةً. مثال شائع: يتطلب تقدير انتشار ارتفاع ضغط الدم في عيادة حضرية، بانتشار متوقع يبلغ 30%، وهامش خطأ 5%، ومستوى ثقة 95%، حوالي 323 مشاركًا قبل احتساب حالات عدم الاستجابة.
المدخلات النموذجية لحسابات الانتشار
- الانتشار المتوقع: على سبيل المثال،
30%(أو استخدم50%(لأقصى درجات المحافظة) - هامش الخطأ: عادةً
5%للدراسات العامة،3%لدراسات الدقة - مستوى الثقة:
95%(Z = 1.96) أو99%(Z = 2.576) - حجم السكان: أدخل هذا الخيار إذا كان تصحيح عدد السكان المحدود ينطبق.
حاسبة حجم العينة لاختبارات T
يُستخدم حساب حجم العينة في اختبار t عند مقارنة المتوسطات بين مجموعة واحدة وقيمة مرجعية، أو بين مجموعتين مستقلتين، أو بين قياسات مزدوجة لنفس الأفراد. وتختلف تصميمات اختبار t الثلاثة - عينة واحدة، وعينتان (مستقلتان)، ومزدوجتان - في معايير الإدخال وتفسير حجم العينة الناتج.
في اختبار t لعينتين، يعتمد حجم العينة المطلوب لكل مجموعة على متوسط الفرق المتوقع بين المجموعات، والانحراف المعياري المجمع، ومستوى الدلالة الإحصائية، وقوة الاختبار، واتجاهه. أما في اختبار t للعينات المزدوجة، فإن المعيار الأساسي هو متوسط الفرق بين القياسات المزدوجة وانحرافه المعياري - والذي يكون عادةً أصغر من الانحراف المعياري بين المجموعات، وهذا ما يجعل التصاميم المزدوجة فعالة إحصائيًا.
القيم النموذجية للمعاملات المستخدمة في حسابات اختبار t
- دراسة ضغط الدم: متوسط الفرق =
5–10مليمتر زئبق، الانحراف المعياري =12–15 - دراسة HbA1c: متوسط الفرق =
0.5–1.0%، الانحراف المعياري =1.2–1.5 - تجربة إنقاص الوزن: دواء وهمي =
0كجم، دواء =−5كجم، الانحراف المعياري =8 - اصطلاحات كوهين d: صغير =
0.2متوسط =0.5كبير =0.8
حاسبة حجم العينة لتحليل التباين (ANOVA)
يُستخدم حساب حجم العينة في تحليل التباين (ANOVA) عندما تقارن دراسة ما المتوسطات عبر ثلاث مجموعات أو أكثر في آنٍ واحد. وبدلاً من إجراء اختبارات t متعددة - مما يزيد من معدل الخطأ من النوع الأول - يختبر تحليل التباين الفرضية الصفرية العامة التي تنص على أن جميع متوسطات المجموعات متساوية في تحليل واحد.
المعيار الأساسي هو معامل كوهين (f)، وهو مقياس حجم التأثير في تحليل التباين (ANOVA). صغير: f = 0.10؛ متوسط: f = 0.25؛ كبير: f = 0.40. يُظهر البرنامج حجم العينة الإجمالي المطلوب وتوزيعه حسب المجموعة.
مرجع معلمات تحليل التباين
- عدد المجموعات: على سبيل المثال،
3(مجموعة ضابطة + تدخلان) - حجم التأثير (معامل كوهين f): صغير
0.10| متوسط0.25| كبير0.40 - مستوى الأهمية:
α = 0.05 - قوة:
80%or90%
حاسبة حجم العينة لاختبارات مربع كاي
يُستخدم حساب حجم العينة باستخدام اختبار مربع كاي في الدراسات التي تتضمن نتائج تصنيفية، مثل مقارنة معدلات الاستجابة، أو معدلات المضاعفات، أو انتشار المرض بين مجموعتين. في اختبار مربع كاي لنسبتين، تتطلب المدخلات التالية النسب المتوقعة في كل مجموعة، ومستوى الدلالة الإحصائية، والقوة الإحصائية المطلوبة.
معايير كوهين w: صغير = 0.10، متوسط = 0.30، كبير = 0.50. مثال عملي: مقارنة معدلات الأحداث الضارة بنسبة 15% مقابل 8% بقوة إحصائية 80% و α = 0.05 تتطلب حوالي 300 مشارك لكل مجموعة قبل تعديل التسرب.
المدخلات النموذجية لحسابات مربع كاي
- نسبة التحكم: على سبيل المثال،
30%معدل الاستجابة - نسبة العلاج: على سبيل المثال،
50%معدل الاستجابة - حجم التأثير (معامل كوهين w): صغير
0.10| متوسط0.30| كبير0.50 - مستوى الأهمية:
α = 0.05 - قوة:
80%
الأسئلة الشائعة
ما هو حساب حجم العينة؟
تحدد عملية حساب حجم العينة الحد الأدنى من المشاركين اللازمين للكشف عن تأثير ذي دلالة إحصائية. وهي تضمن قوة إحصائية كافية مع تجنب التوظيف غير الضروري.
كيف يمكنني حساب حجم العينة لتجربة سريرية؟
اختر تصميم تجربتك، وأدخل الفرق المتوقع في العلاج، والانحراف المعياري، ومستوى الدلالة الإحصائية (α=0.05)، وقوة الاختبار (80%). ستقوم حاسبتنا بحساب عدد المشاركين المطلوب لكل مجموعة.
ما هي القوة الإحصائية؟
القوة الإحصائية (1-β) هي احتمالية الكشف عن تأثير حقيقي. قوة 80% تعني احتمالية 80% لإيجاد دلالة إحصائية إذا كان التأثير حقيقيًا. تتطلب القوة الأعلى عينات أكبر.
ما هو حجم التأثير الذي يجب أن أستخدمه؟
يُحدد حجم التأثير بناءً على: (1) بيانات تجريبية أولية، (2) الدراسات المنشورة، أو (3) الحد الأدنى للفرق ذي الأهمية السريرية. معامل كوهين (d): 0.2 = صغير، 0.5 = متوسط، 0.8 = كبير.
هل هذه الآلة الحاسبة مجانية؟
نعم! مجاني بالكامل للاستخدام الأكاديمي والتجاري. لا حاجة للتسجيل، ولا للتنزيل، ولا قيود. استخدمه مباشرةً في متصفحك.
ما مدى دقتها مقارنةً ببرنامج G*Power؟
نستخدم نفس الصيغ الإحصائية المعتمدة. النتائج متطابقة لنفس المدخلات. الميزة: إمكانية الوصول عبر الإنترنت دون الحاجة إلى تثبيت.
مقالات ذات صلة
تعرّف على المزيد حول التحليل الإحصائي للبحوث
دليل 2025: اختيار الاختبار الإحصائي المناسب
نهج مخطط انسيابي شامل لاختيار الاختبار الإحصائي المناسب لتصميم بحثك.
اقرأ المزيد →اختبارات T في التجارب السريرية: أمثلة من الواقع
أدلة مرئية وأمثلة عملية لاستخدام اختبارات t في البحوث الطبية مع تفسير حجم التأثير.
اقرأ المزيد →دليل سهل لخطوات مخطط تدفق PRISMA
تعليمات خطوة بخطوة لإنشاء مخططات PRISMA للمراجعات المنهجية والتحليلات التلوية.
اقرأ المزيد →معدل رفض المجلات حسب المجال: تحليل عام 2025
تحليل شامل لمعدلات القبول في مختلف التخصصات العلمية مع استراتيجيات لتحسين فرصك.
اقرأ المزيد →هل تحتاج إلى تحليل إحصائي احترافي؟
بإمكان خبراء الإحصاء الحيوي لدينا مساعدتكم في مشاريعكم البحثية.